一种更有效的K-means聚类算法
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A More Effective K-Means Clustering Algorithm
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    一个好的聚类算法不仅要考虑“同类内尽可能的相似,不同类间尽可能的相异”,而且也要考虑算法的时间复杂度。针对K-means算法依赖于初始聚类中心而影响聚类结果,提出了一种基于样本分布选取初始聚类中心的方法;针对K-means算法中每次调整聚类中心后指定聚类所需要的大量的距离计算,提出了三角不等式原理避免冗余计算的方法。将两种方法结合进行实验,结果表明新的方法更加有效,不仅较原算法有良好的聚类划分,而且加快了原算法的运行速度。

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单玉双,邢长征.一种更有效的K-means聚类算法.计算机系统应用,2009,18(8):96-99

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  • 收稿日期:2008-12-08
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